發(fā)布時(shí)間：2022-10-06 18:20

　　目的:探討腎臟增強(qiáng)CT的紋理分析在鑒別腎臟嫌色細(xì)胞癌（Chromophobe cell renal carcinoma,CCRC）和嗜酸性細(xì)胞腺瘤（Renal oncocytoma,RO）中的價(jià)值。材料與方法:回顧性分析2013年1月-2018年7月中國醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院收治術(shù)后經(jīng)病理證實(shí)的64例CCRC和31例RO腎臟腫瘤病灶的CT圖像,采用ITK-SNAP version 4.11.0軟件進(jìn)行感興趣區(qū)勾畫并使用A.K.VersionV3.0.0.R軟件提取紋理特征。通過隨機(jī)森林算法對皮質(zhì)期、實(shí)質(zhì)期以及兩期混合后進(jìn)行紋理參數(shù)選取,采用Logistic回歸評價(jià)所得AUC值最高的一組紋理參數(shù)在CCRC和RO中的鑒別效能,以p＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果:通過隨機(jī)森林分類器算法對皮質(zhì)期、實(shí)質(zhì)期以及兩期混合選擇特征的AUC結(jié)果分別為0.73、0.74和0.83;使用Logistics回歸對AUC值最高的兩期混合后權(quán)重值前20的紋理參數(shù)進(jìn)行評價(jià),AUC值為分別為0.876、0.861和0.945。結(jié)論:基于CT圖像的紋理分析研究對CCRC和RO的鑒別診斷具有臨床價(jià)值。 

【文章頁數(shù)】：31 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
英文縮略語
1 前言
2 資料與方法
    2.1 臨床資料
    2.2 CT掃描方法
    2.3 圖像分析
    2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
3 結(jié)果
    3.1 紋理特征選取結(jié)果
    3.2 紋理分析參數(shù)選取及預(yù)測結(jié)果
    3.3 三個(gè)模型的診斷效能評價(jià)
4 討論
5 結(jié)論
本論文創(chuàng)新性的自我評價(jià)
參考文獻(xiàn)
綜述
    參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
個(gè)人簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3687154